## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661

## Penerapan Algoritma Dijkstra dengan metode SAW dan Haversine Pada Pencarian Rute Terdekat Menemukan Titik Pemberhentian Angkot Kota Sukabumi
Zaldi Arif Mulkan * , Iwan Rizal Setiawan, Fathia Frazna
Fakultas Sains Dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah, Sukabumi Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* zaldospens@gmail.com, 2 myfrank5150@gmail.com, 3 fathiafrazna@gmail.com Email Penulis Korespondensi: zaldospens@gmail.com Submitted: 16/06/2023; Accepted: 30/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Angkot (Angkutan Kota) di Kota Sukabumi adalah sistem transportasi umum yang populer dan menjadi salah satu sarana transportasi utama bagi warga lokal dan pengunjung untuk bergerak di dalam kota dengan begitu banyak jalur masing - masing yang dilewati angkot itu sendiri, 19 trayek jalur yang begitu banyak memunculkan permasalahan pada masyarakat dan pendatang luar kota Sukabumi dalam menemukan titik pemberhentian angkot sehingga memperlambat waktu dan tidak efesien. Oleh  karena  itu  untuk  mempermudah  dalam  mencari  titik  pemberhentian  angkot  di  pilihlah  algoritma  Dijkstra.  Algoritma dijkstra yaitu algoritma pencarian  rute  terpendek  dengan  mengandalkan  bobot nilai terkecil  dan  menghitung semua  simpul tetangga untuk menemukan nilai yang paling kecil. Peneliti menggunakan 2 Metode yang digunakan yaitu metode SAW dan Haversine.  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting  Method).  Metode  ini  untuk  melakukan  penjumlahan  terbobot berdasarkan 3 kriteria lebar jalan, jarak tempuh dan estimasi waktu lalu melakukan normalisasi  data hingga perangkingan. metode haversine yaitu untuk menghitung jarak berdasarkan lattitude dan lontitude. Melakukan inisiasi dari titik awal ke titik tujuan  dengan  graf  menggunakan  algoritma  Dijkstra  sehingga  menghasilkan  titik  fokus  30  iterasi  yang  di  hasilkan  oleh algoritma Dijkstra, lalu melakukan evaluasi model dengan menjangkau jalur lain sampai ke titik tujuan.Didapatkan hasil dalam pencarian rute terdekat dengan menggunakan dua metode SAW dan Haversine, setelah menghitung semua jalur - jalur yang dilewati dari titik awal V117 (Jalan Bayangkara) - V82 (Jalan R.E Martadinata) didapatkan hasil rute terpendek yang didapat yaitu  V117 - V118 - V131 - V130 - V132 - V133 - V134 - V138 - V137 - V110 - V82. Mencari rute terdekat dari titik awal menuju lokasi tujuan yang di tentukan oleh peneliti dengan hasil akhir berupa aplikasi berbasis Web.
Kata Kunci: Algoritma Dijkstra; Metode SAW; Haversine; Rute Terpendek; Angkutan Kota
Abstract −Angkot (City Transportation) in Sukabumi City is a popular public transportation system and is one of the main means of transportation for local residents and visitors to move around in the city with so many lanes each that the angkot itself passes, 19 route routes which cause so many problems for the community and outsiders of Sukabumi in finding angkot stop points  so  that  it  slows down  time  and  is inefficient.  Therefore,  to  make  it  easier  to  find  angkot stopping  points, Dijkstra's algorithm was chosen. Dijkstra's algorithm is the shortest route search algorithm by relying on the smallest value weight and calculating all neighboring nodes to find the smallest value. Researchers used 2 methods used, namely the SAW and Haversine methods.  SAW  method  (Simple  Additive  Weighting  Method).  This  method  is  for  carrying  out  weighted  sums  based  on  3 criteria for road width, distance traveled and estimated time and then normalizing the data to ranking. the haversine method is to calculate distances based on lattitude and lontitude. Initiate from the starting point to the destination point with a graph using Dijkstra's algorithm to produce a 30 iteration focus point generated by Dijkstra's algorithm, then evaluate the model by reaching other paths to the destination point.The results obtained in the search for the closest route using the two SAW and Haversine methods, after calculating all the paths passed from the starting point V117 (Bayangkara Street) - V82 (R.E Martadinata Street) obtained the results of the shortest route obtained, namely V117 - V118 - V131 - V130 - V132 - V133 - V134 - V138 - V137 - V110 - V82. Looking for the closest route from the starting point to the destination location determined by the researcher with the final result in the form of a Web-based application.
Keywords : Dijkstra's Algorithm; SAW Method; Haversine; Shortest Route; City Transport

## 1. PENDAHULUAN
Angkutan merupakan sebuah sarana untuk memindahkan barang ataupun manusia dari suatu tempat ke tempat lain dengan  mudah.  Berdasarkan  [1].  Angkutan  terbagi  menjadi  2  macam  diantaranya  yaitu,  angkutan  umum  dan angkutan  barang,  sebagaimana  dalam  segi  fungsi  nya,  angkutan  berperang  penting  untuk  membantu  manusia memudahkan segala aktifitas dalam menjangkau pada berbagai tempat yang akan di hendaki [2].
Transportasi  merupakan  salah  satu  sarana  yang  paling  sering  digunakan  oleh  masyarakat  dalam  menempuh perjalanan baik itu jalur darat, laut dan udara. Pada jalur darat transportasi banyak tersedia serta berbagai macam jenis  dan  tarif  kendaraan  seperti  kereta  api,  bus,  serta  yang  paling  banyak  di  gunakan  dan  menjadi  kendaraan alternatif yaitu Angkutan Kota (Angkot) [3].
Kota  Sukabumi  adalah  salah  satu  Kota  yang  menggunakan  alat  transportasi  angkot.  Kota  Sukabumi memiliki luas 4.800,231 Ha, untuk melakukan perjalanan baik itu di dalam Kota atau menuju ke luar Kota angkot menjadi salah satu alat transportasi alternatif [4]. Angkot (Angkutan Kota) yang berada di Kota Sukabumi terdiri dari  19  jalur  trayek  dan  memiliki  banyak  macam warna  seperti  warna  kuning,  merah,  putih  dan  lain-lain.  Dari setiap jenis warna pada kendaraan terdapat perbedaan rute tujuan yang sudah di tetap kan oleh Dinas Perhubungan Kota Sukabumi dari kode trayek kendaraan yang bisa di lihat pada setiap Angkot yang berbeda jurusan, tujuan nya agar mempermudah dalam mengenali rute tujuan sesuai dengan warna dan kode trayek dari sekian banhyk nya.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Trayek kendaraan merupakan lintasan kendaraan yang telah memiliki rute tersendiri  dan tetap secara flexible ” [5].  Sampai  saat  ini  penggunaan  angkot  masih  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  Kota  Sukabumi.  Namun, masyarakat yang berasal dari luar kota sukabumi atau masyarakat kota yang belum mengetahui jalur trayek Angkot masih kesulitan dalam menemukan titik menunggu pemberhentian angkot.
Jarak  adalah  panjang  pendeknya  lintasan  dari  satu  titik  awal  ke  suatu  titik  akhir.  Sedangkan  lebar  jalan adalah penampang badan jalan baik sempit atau lebar sehingga lebar jalan dapat mempengaruhi  waktu yang dituju [6]. Agar dapat meminimalisir waktu dalam menemukan titik menunggu pemberhentian angkot sesuai dengan rute dapat memanfaatkan Algoritma Dijkstra. Algoritma Dijkstra adalah salah satu algoritma pencarian yang termasuk algoritma yang rakus dan tidak memikirkan konsekuensi kedepanya sehingga di golongkan sebagai algoritma yang sangat  cepat  dalam  mengambil  keputusan  [7].  Algoritma  ini  menghitung  bobot  paling  kecil  dalam  melakukan perhitungan  nya.  Tidak  hanya  itu  ada  beberapa  algoritma  optimasi  yang  serupa  diantarnya  Depth  First  Search (DFS),  Breadth  First  Search  (BFS),  A-Star,  Prim,  Steepst  Ascent  Hill  Climbing,  Floyd-Warshall  dan  Kruskal. Beberapa peneliti pada sebelum nya melakukan penelitian yang hampir sama menggunakan algoritma Dijkstra, yang di teliti oleh [8]. untuk menemukan rute terpendek menggunakan Algoritma Dijkstra dan Haversine Formula.
Perbandingan  Algoritma  Dijkstra  dengan  algoritma  pencarian  sejenis  untuk  optimasi  waktu  tercepat mengenai perbandingan algoritma Dijkstra, algoritma AStar dan algoritma Floyd Warshall. Hasil nya Algoritma Dijksta lebih ungul dalam mencari rute dengan hasil yang di  dapatkan yaitu algoritma Dijksta di  angka 0,0060 detik, algoritma AStar dengan 0,0067 detik dan Floyd Warshall sebesar 0,0433 detik [9].
Dari hasil uraian di atas maka akan di lakukan penerapan algoritma Dijkstra pada pencarian rute terdekat untuk menemukan jalur trayek angkutan kota (Angkot) dengan menghitung parameter lebar jalan, jarak tempuh dan estimasi waktu untuk melakukan pembobotan di titik yang ditentukan. Untuk menggabungkan beberapa nilai parameter tersebut ke dalam satu bobot maka akan digunakan sebuah metode SAW (Simple Additive Weighting Method)  dan  Haversine  Formula  sebagai  metode  untuk  menentukan  titik  awal  hingga  akhir.  Yang  akan  di diterapkan kedalam sebuah aplikasi berbasis web.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan dua metode dalam pengambilan data dengan cara studi literatur dan melakukan survey  lapangan.  Dengan  cara  ini  di  dapatkan  beberapa  informasi  dari  sumber  tertulis  seperti  jurnal,  buku  dan sebagainya,  serta  melakukan  survey  lapangan  untuk  memastikan  kebenaran  sebuah  informasi  dan data  yang  di dapatkan. Berikut adalah tahapan penelitian:
Gambar 1. Alur Penelitian
a. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  merupakan  langkah  awal  dalam  pengambilan  sebuah  data,  untuk  mendapatkan  sebuah  data penulis  melakukan  observasi  secara  tidak  langsung  menggunakan  Google  Maps  yakni  mengumpulkan  daja jalan dan titik koordinat dari setiap persimpangan jalan yang akan menjadi penghubung untuk ke lokasi tujuan serta menghitung lebar jalan antar titik.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
b. Pengolahan Data Dengan Metode SAW
Setelah data di dapatkan, tahap selanjutya melakukan pengolahan data dengan 3 jenis-jenis kriteria diantaranya yaitu lebar jalan, jarak tempuh dan estimasi  waktu, selanjutnya melakukan normalisasi  data terhadap bobot yang di tentukan dan yang terakhir melakukan perangkingan untuk menjadi satu nilai bobot.
c. Penentuan Titik/Node Menggunakan Haversine
Melakukan perhitungan dari titik awal menuju beberapa titik tujuan tempat menunggu pemberhentian angkot di Kota Sukabumi.
d. Implementasi Algoritma Dijkstra
Melakukan  pencarian  menggunakan  algoritma  Dijkstra,  dengan  mengandalkan  bobot  paling  kecil  lalu kemudian  di  bandingkan  Kembali  dengan  simpul  tetangga  dan  untuk  selanjutnya  mendapatkan  nilai  paling kecil untuk di lewati.
e. Evaluasi Model
Setelah melakukan pencarian Langkah selanjutnya menyusuri jalur lain untuk menuju ke titik tujuan, lalu di bandingkan kembali dengan jalur yang telah di dapatkan menggunakan algoritma dijkstra.
f. Penerapan Pada Aplikasi Berbasis Web
Setelah hasil dari perhitungan dan pencarian menggunakan algoritma Dijkstra akurat, maka tahap selanjutnya yaitu menerapkan pada aplikasi berbasis web.

## 2.2 Algoritma Dijkstra
Algoritma Dijkstra digunakan untuk pencarian rute terpendek dengan mengandalkan sebuah bobot. Algoritma ini di  kategorikan  sebagai  algoritma  yang  rakus  karena  menghitung  semua  simpul  tetangga  dan  melakukan perbandingan Kembali agar mendapatkan nilai bobot terkecil untuk di lewati. Adapun Langkah-langka algoritma Dijkstra sebagai berikut:
a. Inisialisasi dari titik awal ke titik tujuan yang telah di beri bobot hasil dari perhitungan dengan metode SAW
b. Pemberian label sementara jarak dari setiap titik antara lain vertex (V1-V2)
c. Menentukan nilai terkecil dari setiap titik label sementara
d. Memberikan tanda label permanen dari titik nilai terkecil
e. Menghapus label sementara dari daftar
f. Melakukan perbandingan jarak terdekat melalui label permanen
g. Jika  titik  terdekat  ditemukan  lebih  dekat/nilai  lebih  kecil  dari  label  yang  dibandingkan  maka  di  beri  label permanen, jika tidak ada maka abaikan
h. Lintasan terdekat di temukan
2.3 Metode SAW (Simple Additive Weighting Method)
Metode SAW digunakan untuk melakukan pengolahan data hingga menjadi sebuah bobot
a. Menentukan  kriteria  untuk  mencari  titik  pemberhentian  angkot  diantaranya,  lebar  jalan,  jarak  tempuh  dan estimasi waktu.
b. Penentuan tingkat kecocokan dari setiap alternatif sebuah persimpangan jalan pada kriteria yang di tentukan seperti lebar jalan, jarak tempuh dan estimasi waktu.
c. Membuat sebuah matriks keputusan yang di dapatkan dari persamaan yang sesuai dengan jenis atribut cost dan benefit.
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Keterangan : Rij = nilai tingkat kinerja ternormalisasi Xij = nilai umum kriteria pada baris ke-i dan kolom ke-j Max Xij = nilai terbesar dari tiap-tiap baris dan kolom Min Xij = nilai terkecil dari tiap-tiap baris dan kolom A = nilai alternatif C = nilai kriteria m = nilai kriteria ke-m n = nilai kriteria ke-n benefit = nilai terbesar yang terbaik cost = nilai terkecil yang terbaik 𝑅𝑖𝑗 merupakan rating kinerja yang telah ternormalisasi dan 𝑥𝑖𝑗 adalah nilai pada baris 𝑖 kolom 𝑗 dari matriks [10].
d. Melakukan normalisasi data dengan perkalian matriks dengan bobot preferensi
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Keterangan: 𝑉𝑖 = nilai  alternatif akhir, 𝑊𝑗 = bobot yang sudah ditentukan, dan 𝑅𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi.

## 2.4 Metode Haversine
Pada  penelitian  ini  metode  haversine  untuk  melakukan  perhitungan  jarak  tempuh  dari  titik  lokasi  awal  hingga lokasi tujuan, dengan menghitung garis lintang (latitude) dan garis bujur (lontitude) [11]. pada perhitungan nya diasumsikan bumi itu bulat maka di tetapkan bahwa jari-jari bumi 6,371 km. rumus haversine sebagai berikut :
𝑑 = 𝑟  ×   (2 𝐴𝑟𝑐𝑠𝑖𝑛 (√𝑠𝑖𝑛 ( 𝜑𝑥 −𝜑𝑦 2 ) 2 + 𝑐𝑜𝑠 𝜑𝑥   ×   𝑐𝑜𝑠 𝜑𝑦   ×   𝑠𝑖𝑛 ( 𝜆𝑥 − 𝜆𝑦 2 ) 2 )) (3)
Keterangan : d = jarak r = jari-jari bumi 6.371 km φx = (lattitude) 1 φy = (lattitude) 2 λx = (longitude) 1 λy = (longitude) 2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pencarian rute terdekat untuk menemukan titik menunggu pemberhentian angkot di Kota Sukabumi terdapat banyak data vertex yang berjumlah 158 dari setiap persimpangan jalan lalu terdapat juga 35 lokasi tujuan dari 17 trayek angkot yang berada di Kota Sukabumi, sehingga algoritma dijktra digunakan untuk melakukan pencarian berdasarkan bobot terkecil. Dalam penggunaan nya sebelum menuju tahapan algoritma dilakukan terlebih dahulu pengolahan data dari 3 jenis kriteria menggunakan metode SAW, lalu melakukan normalisasi data hingga tahap akhir metode SAW yaitu perangkingan sampai menjadi sebuah bobot.  Melakukan inisiasi dari titik awal hingga titik tujuan menggunakan metode haversine sehingga melaju ke tahap implementasi algoritma Dijkstra. Dengan menggunakan algoritma Dijkstra dapat menghasilkan pencarian rute dengan cepat dan akurat.

## 3.1 Pengumpulan Data

## 3.1.1 Pengambilan Data Jalan Yang di Lewati
Dari  hasil  pengumpulan  data  jalan  yang  terhubung  dengan  158  vertex  berjumlah  66  jalan  yang  di  ambil  pada penelitian ini
Tabel 1. Jalan Raya Kota Sukabumi No Nama Jalan 1. Gg Ajid 3 2. Gg Ajid 4 3. Gg. Arjuna 4. Gg. Dahlia I 5. Gg. Irawan 6. Gg. Rawa Salak 7. Gg. Tipar 8. Jl,. Bayangkara 9. Jl. Alun-Alun Utara 10. Jl. Aminta Azmali 11. Jl. Arif Rahman Hakim 12. Jl. Balai Desa 13. Jl. Benteng 14. Jl. Cikole Dalam 15. Jl. Ciwangi 16. Jl. Dewi Sartika 17. Jl. Ir H Juanda 18. Jl. Jendral Ahmad Yani 19. Jl. Kapten Harun Kabir 20. Jl. Karamat 21. Jl. Kelenteng

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
No Nama Jalan 22. Jl. Kenari 23. Jl. Kopeng 24. Jl. Kuta Pasir 25. Jl. Lettu Bakri 26. Jl. Manggis 27. Jl. Masjid 28. Jl. Mayawati 29. Jl. Mayawati Atas 30. Jl. Nanggeleng 31. Jl. National 32. Jl. National Rte 3 33. Jl. National Rte 4 34. Jl. Nyomplong 35. Jl. Otto Iskandardinata 36. Jl. Pabuaran 37. Jl. Pajagalan 38. Jl. Parigi 39. Jl. Pasundan 40. Jl. Pelabuhan II 41. Jl. Pemuda 42. Jl. Pemuda II 43. Jl. Pengadilan 44. Jl. Pengadilan 45. Jl. Perintis Kemerdekaan 46. Jl. Perniagaan 47. Jl. Ps.Timur 48. Jl. R.A Kosasih 49. Jl. R.E Martadinata 50. Jl. Rh. Didi Sukardi 51. Jl. Rumah Sakit Belakang 52. Jl. Saniin 53. Jl. Siliwangi 54. Jl. Soebarkah 55. Jl. Sriwijaya 56. Jl. Stasiun Barat 57. Jl. Stasiun Timur 58. Jl. Surya Kencana 59. Jl. Swidari 60. Jl. Taman Bahagia 61. Jl. Tipar 62. Jl. Tipar Gede 63. Jl. Veteran 1 64. JL. Veteran II 65. Jl. Yulius Usman 66. Jl. Zaenal Zakse

## 3.1.2 Pengambilan Data Koordinat
Hasil pengambilan data titik koordinat dari setiap Vertex yang telah di tentukan pada persimpangan jalan yang di lalui oleh masyarakat untuk menemukan titik pemberhentian angkot di Kota Sukabumi
Tabel 2. Vertex Lokasi Persimpangan Jalan
No Vertex Koordinat 1 V1 -6.931283724322995, 106.92084939344362 2 V2 -6.929958288262984, 106.92588757998976 3 V3 -6.930268990174118, 106.92586559836228 4 V4 -6.931040294060108, 106.92753556179935 5 V5 -6.931439944276487, 106.92777897686275 6 V6 -6.931110332890111, 106.92938472864752 7 V7 -6.931465406275524, 106.93239618638562 8 V8 -6.92966268597533, 106.93440661071313

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
No Vertex Koordinat 9 V9 -6.929005803645851, 106.93299647376587 10 V10 -6.927404901112504, 106.93332839712664 11 V11 -6.927102277938578, 106.93182211408487 12 V12 -6.926883415307892, 106.92842799214583 13 V13 -6.927629626861619, 106.92823263371429 14 V14 -6.928868777339756, 106.9262058118538 15 V15 -6.927081918254047, 106.92664473661875 16 V16 -6.9260815764981825, 106.92695431780776 17 V17 -6.926179735672178, 106.9278187270905 18 V18 -6.925633237351347, 106.92803261468225 19 V19 -6.9253558428236515, 106.92715152443503 20 V20 -6.925583658016427, 106.9270680736722 21 V21 -6.925374670536413, 106.9255906158987 22 V22 -6.9252860210354505, 106.92399417976658 23 V23 -6.926808647784577, 106.9236873269482 24 V24 -6.929859968848001, 106.92235300799994 25 V25 -6.92964502644458, 106.92036820318195 26 V26 -6.926940330112837, 106.92104834326773 27 V27 -6.926477816211182, 106.92115041373442 28 V28 -6.921723352454664, 106.91606980348455 29 V29 -6.9226794698825636, 106.91922139116187 30 V30 -6.923034101848092, 106.92191733065305 31 V31 -6.923508053829049, 106.9239987248534 32 V32 -6.924045908871239, 106.92606939024101 33 V33 -6.924280221771152, 106.92744804567452 34 V34 -6.9247592530845, 106.92934947960559 35 V35 -6.924920461569541, 106.93026181315395 36 V36 -6.925869799315797, 106.93354576287206 37 V37 -6.926089221441636, 106.93351418643176 38 V38 -6.924911505569859, 106.92724851849496 39 V39 -6.924753183857769, 106.92729317441992 40 V40 -6.924320190964712, 106.92574504466621 41 V41 -6.923692866205044, 106.9236560429344 42 V42 -6.924631272593173, 106.92304841269865 43 V43 -6.9251822319812195, 106.92229245331367 44 V44 -6.925014411086661, 106.92147649309234 45 V45 -6.924128522521333, 106.92166637816032 46 V46 -6.920161406118822, 106.91565113090496 47 V47 -6.9214099473765565, 106.92226885964728 48 V48 -6.921649516329615, 106.9237090754255 49 V49 -6.922710749523759, 106.92437428484918 50 V50 -6.921798432270713, 106.92463762232775 51 V51 -6.921865839243865, 106.92513953898099 52 V52 -6.922814051752837, 106.92484161733056 53 V53 -6.923645436001669, 106.92614849275606 54 V54 -6.923300532214603, 106.92620692448726 55 V55 -6.921983427434203, 106.92591378180852 56 V56 -6.922038631791279, 106.92659622142101 57 V57 -6.92209246147541, 106.92703161574464 58 V58 -6.923343654401506, 106.92668266122193 59 V59 -6.92346799197401, 106.92756250183024 60 V60 -6.9222156621532624, 106.92785276470626 61 V61 -6.922325533149241, 106.92872475101794 62 V62 -6.922927828774956, 106.92886458953923 63 V63 -6.922354640390472, 106.92911269014147 64 V64 -6.922371286403925, 106.92950050410921 65 V65 -6.922437852808622, 106.93012814101333 66 V66 -6.922575544099671, 106.93091894642036 67 V67 -6.923586582172465, 106.93077431245072 68 V68 -6.924221631115711, 106.93065229236218 69 V69 -6.9237054153466975, 106.92855221864951

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
No Vertex Koordinat 70 V70 -6.924241482468165, 106.931252927918 71 V71 -6.923761438844845, 106.9315082987519 72 V72 -6.923775206664867, 106.93215960834021 73 V73 -6.92269146341737, 106.93199808847254 74 V74 -6.9227923382659196, 106.93245752911399 75 V75 -6.922954628937173, 106.93401706093607 76 V76 -6.923055809752844, 106.93548154690194 77 V77 -6.92303139240348, 106.93595359396788 78 V78 -6.9208405797352, 106.9356640226421 79 V79 -6.92074079193303, 106.9342889817107 80 V80 -6.920544981808239, 106.9325972072394 81 V81 -6.920701253353433, 106.9322671973221 82 V82 -6.920652300831312, 106.93150096769794 83 V83 -6.920802923960071, 106.93129234082008 84 V84 -6.9215092187017735, 106.93109331055713 85 V85 -6.921326826353249, 106.93029803561208 86 V86 -6.9212762357597954, 106.93007943556495 87 V87 -6.9204108695429705, 106.93015185520764 88 V88 -6.92033311748606, 106.92940732139255 89 V89 -6.921199812543529, 106.92967607367727 90 V90 -6.921060993030182, 106.92920693804469 91 V91 -6.92091321737796, 106.92800703328294 92 V92 -6.921375208152998, 106.92710563741251 93 V93 -6.920949552771206, 106.92719913577008 94 V94 -6.9205353329362715, 106.92665556996006 95 V95 -6.921041352793534, 106.92618868978299 96 V96 -6.920940596670586, 106.92570151039477 97 V97 -6.918347313907382, 106.92625897451293 98 V98 -6.918343451489344, 106.92585510928888 99 V99 -6.919586892897961, 106.92370710324572 100 V100 -6.921136840666126, 106.92280081031947 101 V101 -6.920487683425931, 106.92170114072856 102 V102 -6.919950710731745, 106.92004750587749 103 V103 -6.919742772314514, 106.91947726771454 104 V104 -6.9194272456339085, 106.91754339502019 105 V105 -6.9191636409072, 106.91601587698639 106 V106 -6.916133479159345, 106.91916732926485 107 V107 -6.91780013079515, 106.91824986381148 108 V108 -6.910227401205698, 106.92196204108978 109 V109 -6.908621350855137, 106.92132838385115 110 V110 -6.920588785701861, 106.93117250640765 111 V111 -6.903109977638332, 106.92483205165722 112 V112 -6.901774142880969, 106.9266663639001 113 V113 -6.905683093210194, 106.92643840998862 114 V114 -6.910719449381788, 106.92343478638598 115 V115 -6.911046964112144, 106.92462836938809 116 V116 -6.911387792219535, 106.92587023215658 117 V117 -6.912182087070565, 106.92916955056492 118 V118 -6.91291256497632, 106.93039623344607 119 V119 -6.915315276719187, 106.9325413717298 120 V120 -6.914434208975944, 106.93307027708639 121 V121 -6.910796824426536, 106.9354039785027 122 V122 -6.914858175681361, 106.93566760839867 123 V123 -6.917319011490071, 106.93622446396301 124 V124 -6.918500392919313, 106.93609711191553 125 V125 -6.918407864830235, 106.93461854419624 126 V126 -6.918300934010578, 106.93245753723065 127 V127 -6.9176158314499165, 106.9325203359604 128 V128 -6.917216428764584, 106.9326431071312 129 V129 -6.915925824458903, 106.93210535008751 130 V130 -6.916230459022595, 106.93181901515206

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
No Vertex Koordinat 131 V131 -6.9152091467561005, 106.93000741695596 132 V132 -6.916754682788774, 106.93085980107654 133 V133 -6.917161789111415, 106.93138893799514 134 V134 -6.917962199705104, 106.93104238631169 135 V135 -6.918143257049058, 106.93153332123961 136 V136 -6.918506936798004, 106.93144624693431 137 V137 -6.9194257344180325, 106.9312352553062 138 V138 -6.919284474021571, 106.93068523895772 139 V139 -6.919017327373027, 106.92984373550583 140 V140 -6.917649974196362, 106.93002793641519 141 V141 -6.917387699816798, 106.92954647991216 142 V142 -6.917110953513679, 106.93001908103274 143 V143 -6.919683710757825, 106.92754861635132 144 V144 -6.9197466938993655, 106.92766132081452 145 V145 -6.919879022086478, 106.92764078527564 146 V146 -6.919788780701424, 106.92742779340023 147 V147 -6.91771098445599, 106.92566060602083 148 V148 -6.915807925209871, 106.92309608557876 149 V149 -6.914547658801387, 106.92338794330315 150 V150 -6.912759926017589, 106.92196872476616 151 V151 -6.914866661190431, 106.92087146732172 152 V152 -6.915566473146669, 106.92213305916188 153 V153 -6.916977360931974, 106.92190651796045 154 V154 -6.916591671473243, 106.92078210563297 155 V155 -6.916591719635936, 106.92604379649357 156 V156 -6.914785925713091, 106.92739256150274 157 V157 -6.923882975061092, 106.92949101216405 158 V158 -6.91943673808607, 106.92265280648824

## 3.1.2 Jarak Tempuh Pada Setiap Titik dan Lebar Jalan yang Dilalui
Pada tahap ini penulis melakukan penentuan nilai pembobotan dari 3 jenis kriteria pada setiap titik yang saling terhubung menggunakan Metode SAW diantarnya yaitu :
Pengambilan data di lakukan dengan aplikasi Citra Satelit dari V1- V2 = 4,99 m.
Gambar 3. Lebar Jalan
Untuk menghitung jarang tempuh menggunakan perhitungan antara garis lintang dan gari bujur dari setiap titik koordinat dari persimpangan jalan antar vertex. pertama - pertama yang dilakukan yaitu mengkonversi Titik koordinat kedalam format radian lalu menghitung setiap variabel yang dibutuhkan.
1. Titik Kordinat (V1)
Garis lintang (latitude) 1 = -6.931283724322995 φx = (latitude) 1 * r / 180 φx = -6.931283724322995 * 3.14159265359 / 180 φx = -0,1209737223793

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Garis bujur (longitude) 1 = 106.92084939344362 λx = (longitude) 1 * r / 180 λx = 106.92084939344362* 3.14159265359 / 180 λx
= 1,8661208609447
2. Titik Kordinat (V2) Garis lintang (latitude) 2 = -6.929958288262984 Φy = (latitude) 2 * r / 180 φy = -6.929958288262984* 3.14159265359 / 180 φy = -0,1209505891561 Garis bujur (longitude) 2 = 106.92588757998976 λy = (longitude) 2 * r / 180 λy = 106.92588757998976* 3.14159265359 / 180 λy = 1,8662087938882
Setelah nilai dari setiap variabel nya di temukan, maka Langkah selanjutnya melakukan perhitungan dengan rumus Haversine
𝑑 = 𝑟  ×   (2 𝐴𝑟𝑐𝑠𝑖𝑛 (√𝑠𝑖𝑛 ( 𝑙𝑎𝑡2 − 𝑙𝑎𝑡1
2 ) 2 + 𝑐𝑜𝑠 𝜑𝑥 (𝑙𝑎𝑡1)  ×   𝑐𝑜𝑠 𝜑𝑦 (𝑙𝑎𝑡2)  ×  𝑠𝑖𝑛 ( 𝑙𝑜𝑛2 − 𝑙𝑜𝑛1
2 ) 2 ))
𝑑 = 6.371,1 ×   (2 𝐴𝑟𝑐𝑠𝑖𝑛 (√𝑠𝑖𝑛 ( −6.929958288262984 − (−6.931283724322995)
2
) 2 + 𝑐𝑜𝑠(−0,1209737223793)  ×
𝑐𝑜𝑠(−0,1209505891561)  ×  𝑠𝑖𝑛 ( 106.92588757998976 − 106.92084939344362
2
) 2 ))
𝑑 = 0.5754875 𝑘𝑚 𝑑 = 575.4875 𝑚 Jadi nilai akhir dari jarak tempuh antara V1 dan V2 adalah 575.4875 m

## 3.2 Pengolahan Data dan Implementasi
Pada tahap ini melakukan pengolahan data menggunakan metode SAW,  Haversine dan implementasi algoritma dijkstra

## 3.2.2 Analisis Dari Jenis Kriteria
Penentuan 3 jenis kriteria dari lebar jalan, jarak tempuh dan estimasi waktu berdasarkan parameter masing-masing yang di dapatkan dari hasil observasi secara tidak langsung menggunakan bantuan Google Maps.
Tabel 3. Tabel Kriteria Kode Kriteria Bobot Atribut C1 Lebar Jalan 40 Benefit C2 Jarak Tempuh 30 Cost C3 Estmasi waktu 30 Cost
Pada Tabel  3 terdapat  2  jenis  atribut  diantara  nya  benefit  yaitu  jika  nilai  bobot  lebih  besar  maka  akan menjadi  sebuah keuntunga, sebalikanya  nilai  cost lebih besar maka akan menjadi sebuah kerugian. Selanjutnya Diketahui Tabel 3 Melakukan normalisasi pada jenis kriteria menggunakan persamaan (3) Perhitungan  tersebut  merupakan  hasil  dari  perhitungan  3  jenis  kriteria  benefit  dan  cost.  Adapun  sample hasil perhitungan sebagai berikut
Tabel 4. Sample Perhitungan 3 Jenis Kriteria NO Vertex Kode Kriteria C1 C2 C3 1 V1-V2 0,3136 0,0248 0,0248 2 V1-V24 0,2018 0,0622 0,0622 3 V1-V25 0,4978 0,0752 0,0752
Selanjutnya  yaitu  melakukan  perangkingan  dari  3  jenis  kriteria  hingga  menjadi  bobot.  Berikut  sebagai contoh sample di atas V1-V2, V1-V24 dan V1-V25.
V1 (Preferensi) =  {(C1 (0,3136) * Bobot C1 (40)) + (C2 0,0248) * Bobot C2(30))  + (C3  (0,0248) * Bobot C3(30))} V1 (Preferensi) = 14,0345

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Jadi  bobot  akhir  dari  V1-V2  adalah  14,0345.  Bobot  ini  akan  digunakan  pada  proses  selanjutnya  untuk mencari rute terdekat menggunakan algoritma Dijkstra. Diantaranya persebaran bobot sebagai berikut.

## Gambar 4. Persebaran Bobot Akhir

## 3.2.3 Penentuan Titik Awal dan Lokasi Tujuan
Sebelum  menjalankan  pencarian  dengan  algoritma  dijkstra  selanjutnya  menentukan  titik  awal  lokasi  V117  dan titik tujuan tempat pemberhentian angkot dengan menggunakan metode Haversine yang berada di 3 lokasi yaitu V59, 78 dan V82. Karena lokasi V117 menuju V82 paling dekat, di pilih sebagai lokasi tujuan untuk trayek angkot Sukaraja V82.

## 3.2.4 Implementasi Algoritma Dijkstra
Titik  awal  mulai  dari  V117  yang berlokasikan di  jalan bayangkara menuju V82 di  jalan R.E Martadinata pada trayek angkot Sukaraja. Berikut merupakan Langkah-langkah algoritma dijkstra. a. Inisialisasi titik awal hingga ke titik tujuan yang telah di beri bobot hasil dari perhitungan dengan metode SAW
b. Pemberian label sementara jarak dari setiap titik antara lain vertex (V1-V2)
c. Menentukan nilai terkecil dari setiap titik label sementara
d. Memberikan tanda label permanen dari titik nilai terkecil
e. Menghapus label sementara dari daftar
f. Melakukan perbandingan jarak terdekat melalui label permanen
g. Jika  titik  terdekat  ditemukan  lebih  dekat/nilai  lebih  kecil  dari  label  yang  dibandingkan  maka  di  beri  label permanen, jika tidak ada maka abaikan
h. Lintasan terdekat di temukan
Sehingga  di  fokuskan  dengan  cara  mmperkecil  jangkauan  untuk  mendapatkan  rute  terdekat  dengan  30 proses iterasi yaitu V117-V118-V131-V130-V132-V133-V134-V138-V137-V110-V82, bila di gambarkan dalam bentuk graf sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661

## 3.2.5 Evaluasi Model
Menganalisis  jalur-jalur  lain  yang  di  lewati  menuju  lokasi  tujuan  dengan  mengambil  beberapa  rute  lalu  di bandingakan.
Tabel 5. Evaluasi Model No Rute Hasil 1. V117-V118-V119-V120-V121-V122-V123-V124- V125-V126-V135-V136-V137-V110-V82 389,6998 2. V117-V118-V119-V120-V122-V122-V123-V124- V78-V79-V80-V81-V82 402,6568 3. V117-V118-V119-V129-V128-V127-V126-V135- V136-V80-V81-V82 439,5960 4. V117-V118-V131-V130-V132-V133-V134-V138- V137-V110-V82 239,4190 5. V117-V118-V131-V130-V132-V142-V141-V140- V139-V138-V137-V110-V82 315,3407 6. V117-V118-V131-V130-V132-V142-V141-V140- V139-V88-V87-V110-V82 339,2190 7. V117-V118-V131-V130-V132-V142-V141-V134- V135-V136-V137-V110-V82 535,2079 8. V117-V118-V131-V130-V129-V128-V127-V126- V135-V136-V80-V81-V82 460,3197 9. V117-V118-V119-V129-V130-V132-V133-V134- V138-V110-V82 295,7993
Dari beberapa rute yang di lewati terdapat rute yang memiliki bobot paling kecil pada nomer 4 yaitu V117- V118-V131-V130-V132-V133-V134-V138-V137-V110-V82 dengan bobot nilai 239,4190.

## 3.3 Penerapan Model Kedalam Aplikasi Bebasis Web
Langkah  terakhir  yaitu  menerapkan  dari  setiap  tahapan-tahapan  penelitian  pada  aplikasi  berbasis  Web  untuk mecari rute terdekat dalam menemukan tempat pemberhentian angkot di Kota Sukabumi. Pada Tampilan ini yaitu merupakan basis data yang terdiri 9 tabel yang telah dibuat.
Gambar 6. Tampilan Basis Data
Pada tampilan ini merupakan tapilan awal yang muncul pada saat user mengakses aplikasi pencarian rute terdekat untuk menemukan titik pemberhentian angkot.
Talah selanjutnya ketika user ingin mencari lokasi angkot, maka user dapat memilih tombol pencarian untuk mengisi trayek angkot yang di pilih beserta lokasi tujuan nya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Gambar 8. Pengisian Rute Pencarian
Pada tahap ini setelah  user  memulai mencari  maka system akan menunjukan  graph  berwarna biru untuk mengarahkan user hingga ke tempat lokasi tujuan terdekat.
Gambar 9. Pencarian Rute Terdekat
Untuk masuk ke menu admin, maka seorang admin harus terlebih dahulu melakukan login terhadap aplikasi
Gambar 11. Tampilan Login Admin
Setelah admin melakukan  login¸untuk  selanjutnya akan tampil halaman beranda admin yang bertuliskan selamat dating.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661
Pada menu ini seorang admin dapat  melakukan perubahan sebuah data ataupun melakukan penambahan data terkait trayek angkot.
Gambar 13. Tampilan Trayek Admin
Pada menu ini merupakan daftar simpul yang berisikan vertex, titik koordinat dan informasi sebuah jalan tempat lokasi vertex tersebut. Lalu admin dapat melakukan sebuah perubahan data.
Gambar 14. Tampilan Simpul Admin
Selanjutnya yaitu menu Graph yang berfungsi sebagai penghubung antara vertex yang di dalam nya terdapat nilai-nilai jarak tempuh dan estimasi waktu secara otomatis ketika di input data.
Gambar 15. Tampilan Graph Admin

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian diatas dapat disimpulkan dalam pencarian rute terdekat dengan menggunakan dua metode  SAW  dan  Haversine,  setelah  menghitung  semua  jalur  -  jalur  yang  dilewati  dari  titik  awal  V117  (Jalan Bayangkara)  -  V82 (Jalan R.E Martadinata)  didapatkan hasil rute terpendek yang didapat  yaitu V117  - V118  - V131 - V130 - V132 - V133 - V134 - V138 - V137 - V110 - V82. Dengan hasil penerapan algoritma dijksta pada aplikasi berbasis web dapat membantu masyarakat dalam mencari rute terdekat untuk menemukan titik menunggu pemberhentian angkot di Kota Sukabumi. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya dapat memperluas jangkauan peta yang dibuat, mempertimbangkan kepadatan lalu lintas yang berada di Kota Sukabumi dan mengintegrasikan dengan instasi terkait angkutan untuk kelengkapan sebuah data.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Bapak Iwan Rizal Setiawan, M.T., M.Kom. dan Ibu Fathia Frazna A, S.ST., M.T. telah membimbing pada penulisan penelitian ini, serta kepada kedua orang tua yang selalu mendukung dan selalu memberi semangat.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1205 − 1218 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3661

## REFERENCES
[1] P. M. Kemenhub, “PERATURAN MENTERI PERHUBUNGAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR PM 15 TAHUN 2019.” 2019.
[2] M.  Ogotan,  “EFEKTIVITAS  PEMBERIAN  IZIN  TRAYEK  ANGKUTAN  UMUM  (  STUDY  DI  DINAS PERHUBUNGAN KOTA MANADO ) Friedrick Napoleon Lapian Patar Rumapea PENDAHULUAN Transportasi atau pengangkutan merupakan bidang kegiatan yang sangat penting beberapa dalam kehidupan masyarakat”.
[3] Y. H. Nuryoso, Pradjoko, and Lelah, “Penerapan Algoritma A* pada Pencarian Rute Terpendek pada Rute Angkot Di Kota Sukabumi,” J. Sarj. Tek. Inform. Vol. 8, No. 1, Februari 2020, pp. 21-35 e-ISSN, vol. 8, no. 1, pp. 21–35, 2020.
[4] Badan  Pengembangan  Kawasan  Perkotaan,  “Profil  Kota  Sukabumi,”  https://portal.sukabumikota.go.id/,  2017. https://portal.sukabumikota.go.id/
[5] Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 15 Tahun 2019 Tentang Penyelenggaraan Angkutan Orang Dengan Kendaraan Bermotor Umum Dalam Trayek,” PM 15
Tahun 2019, p. 13, 2019, [Online]. Available:
http://jdih.dephub.go.id/assets/uudocs/permen/2015/PM_180_Tahun_2015.pdf
[6] A. Aji, “Optimasi Jalur Tercepat Degan Menggunakan Modifikasi Algoritma Bellman Fors (Studi Kasus Lintas Antar Kecamatan Kota Malang),” J. EECCIS, vol. 9, no. 2, pp. 168–172, 2015.
[7] E. S. Arga, G. G. Firmansyah, K. Imam, and M. Fauzi, “Penerapan algoritma djikstra pada pencarian jalur terpendek,” vol. 1, no. 2, pp. 134–142, 2021.
[8] T. A. Labibah, “Pencarian Rute Trayek Angkot Terpendek Menggunakan Metode Algoritma Dijkstra Dan Haversine Formula,” FIKI(Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. VIII, no. 2, pp. 128–134, 2018.
[9] Umar et al., “Wisata Kabupaten Dompu Comparative Analysis of Djikstra , a-Star , and Floyd Warshall Algorithm in Searching the Nearest Route Search To Tourism,” vol. 8, no. 2, pp. 227–234, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202182866.
[10]  E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp,” Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 3, pp. 175–183, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[11]  D. O. Sihombing, W. Nugraha, and F. Andani, “Aplikasi Pengelolaan Data Order Mkios Berbasis Web Pada TDC PT . Telesindo Shop Pontianak,” Simp. Nas. Ilmu Pengetah. dan Teknol. 2016, vol. Vol.1, no. 1, pp. 129–138, 2016.
[ 12]  D. G. Monica, “Dea Gratyas Monica NIM. 171414070,” 2021.
[13]  M. Arizal Fahribi Cahyo, “Sistem Pencarian Jarak Terdekat menggunakan Metode Haversine Berbasis Android,” Ekon. Akuntasi, vol. 01, no. 08, pp. 1–13, 2017.
[14]  H. Anra, “Sistem Informasi Geografis Perumahan dan Fasilitas Sosial Terdekat dengan Metode Haversine Formula,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[15]  T. Rangga, G. Erwin, and M. Yana, “Perancangan Sistem Evakuasi Tsunami Dengan Metode Clustering Dan Algoritma Dijkstra
Berbasis Android,” 2020, [Online]. Available:
http://repository.nusaputra.ac.id/id/eprint/60/%0Ahttp://repository.nusaputra.ac.id/id/eprint/60/1/Rangga Turnadi_Erwin Gunawan_Yana Mulia_TI20.pdf.
[16]  S. Pratama, “Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Algoritma Floyd Warshall Pada Pencarian Rute Pariwisata di Kota Palembang,” Sriwij. Univ. Repos., 2018, [Online]. Available: http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/10013.
[17]  Menteri  Perhubungan  RI,  “Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  PM  15  Tahun  2019  Tentang Penyelenggaraan Angkutan Orang Dengan Kendaraan Bermotor Umum Dalam Trayek,” PM 15 Tahun 2019, p. 13, 2019.
[18]  R.  A.  D.  Novandi,  “Perbandingan  Algoritma  Dijkstra  dan  Algoritma  Floyd-Warshall  dalam  Penentuan  Lintasan Terpendek ( Single Pair Shortest Path ),” IF2251 Strateg. Algoritm., vol. 1, pp. 1–5, 2013.
[19]  D. Yogaswara and S. Suhartono, “Perbandingan Algoritma A-Star dan Dijkstra pada Pencarian Jalur Evakuasi Tsunami Terpendek Menuju Shelter di Kabupaten Bantul Berbasis Aplikasi Android,” J. Masy. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 10–18, 2021, doi: 10.14710/jmasif.12.1.41018.
[20]  R. Paryanti and A. Thobirin, “Penerapan Teori Graf untuk Mencari Lintasan Tercepat Bus Trans-Jogja(Rosyana Paryanti) Penerapan Teori Graf untuk Mencari Lintasan Tercepat Bus Trans-Jogja,” Univ. Ahmad Dahlan, pp. 1–9, 2011.